线性回归

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python机器学习工程化demo（包含训练模型，预测数据，模型列表，模型详情，删除模型）支持线性回归、逻辑回归、决策树、SVC、随机森林等模型用python写的一个机器学习工程化项目，目前仅将模型保存至文件夹下，包括数据读取、删除等全通过文件的形式。不建议用于生产环境当中。

深度学习实战（基于pytroch）系列（五）线性回归的pytorch实现实践中，我们通常可以用比上一节深度学习实战（基于pytroch）系列（四）更简洁的代码来实现同样的模型。在本节中，我们将介绍如何使用pytorch提供的接口更方便地实现线性回归的训练。

现在，此刻

李沐深度学习笔记D3-线性回归网站上有房东设置的售价Price，有网站给的估价Redfin Estimate，用户需要自己评估未来房子值多少钱，对应给出自己的出价，那么我们以时间为轴，对房价进行评估的方法，就可以使用所谓的线性回归算法进行预测，这也是一个最简单的线性回归的例子

学习笔记七：线性回归线性模型（linear model）试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数。基本形式：给定由 d 个属性描述的示例 x = (x₁; x₂; ...; xₑ)，其中 xᵢ 是 x 在第 i 个属性上的取值，线性模型试图学得：

高阶数据结构——并查集通过以上例子可知，并查集一般可以解决一下问题：省份数量等式方程的可满足性

动态规划经典题解：单词拆分（LeetCode 139）动态规划经典题解：单词拆分（LeetCode 139）原题链接单词拆分题目大意给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词的列表 wordDict，判断 s 是否可以被空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。字典中的单词可以重复使用。字典中无重复单词。示例输入：s = “leetcode”, wordDict = [“leet”, “code”] 输出：true（解释：“leetcode” 可拆分为 “leet code”）

深度学习（9）导数与计算图导数（Derivative）描述的是一个函数在某一点处的“变化率”。换句话说，它告诉我们：当输入（x）发生一个非常小的变化时，输出（y）会随之变化多少。

大数据魔法师

分类与回归算法（二） - 线性回归线性回归的本质是构建特征与目标值之间的线性关系模型，通过学习数据中的规律，实现对连续数值的预测。举个生活中的例子：假设我们想预测“房屋售价”（目标值），影响售价的因素可能有“房屋面积”“卧室数量”“楼层”（特征）。线性回归会假设这些特征与售价呈线性关系，最终得到一个类似这样的公式：房屋售价 = 0.8×面积 + 0.3×卧室数量 + 0.1×楼层 + 50 其中，“0.8、0.3、0.1”是特征的“权重”（表示该特征对目标值的影响程度），“50”是“截距”（基础价格）。通过这个公式，输入新房屋的特征，就

回归问题——相关误差指标数学概念详解以及sklearn.metrics相关方法yiy_iyi 代表第i个真实值 yˉ\bar{y}yˉ 代表真实值的平均值 yi^\hat{y_i}yi^ 代表第i个预测值

机器学习-回归分析之一元线性回归当研究某一现象时，如果主要关注的是一个自变量（X）对一个因变量（Y）的影响，并且两者具有较强的线性相关关系，可采用一元线性回归模型（Simple Linear Regression Model）。

机器学习中的Hello World：线性回归（一）第一章数学基础（一）导数、偏导数、方向导数与梯度第二章数学基础（二）向量、矩阵、行列式与线性变换第三章机器学习中的Hello World：线性回归（一）

重生归来，我要成功 Python 高手--day31 线性回归线性回归：定义：利用回归方程（函数）对一个或多个自变量（特征值）和因变量（目标值）之间的关系进行建模的一种分析方式

神经学习（4）神经网络的向量化实现与TensorFlow训练流程神经网络的核心思想是“输入 → 线性变换 → 激活函数 → 输出”。例如在一个简单的两层神经网络中：其中：

Miraitowa_cheems

LeetCode算法日记 - Day 82: 环形子数组的最大和目录1. 环形子数组的最大和1.1 题目解析1.2 解法1.3 代码实现https://leetcode.cn/problems/maximum-sum-circular-subarray/

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LeetCode算法日记 - Day 84: 乘积为正数的最长子数组长度目录1. 乘积为正数的最长子数组长度1.1 题目解析1.2 解法1.3 代码实现https://leetcode.cn/problems/maximum-length-of-subarray-with-positive-product/description/

机器学习（9）正则化在多特征模型中（例如多项式回归），当特征数量较多时，模型容易过拟合（Overfitting）。为此我们可以在代价函数中加入一个正则化项（Regularization Term），用于“惩罚”过大的参数，使模型更加平滑、泛化性更强。

机器学习（8）梯度下降的实现与过拟合问题在训练模型时，我们的目标是最小化代价函数（Cost Function）。梯度下降是一种常用的优化算法，通过不断调整参数 w,b，让代价函数 J(w,b) 逐渐逼近最小值。

线性回归算法线性回归的核心假设：因变量与自变量之间存在线性关系，即通过线性组合拟合数据分布。当自变量只有1个时（记为xxx），因变量（记为yyy）的线性关系可表示为： y=wx+b+ε y = wx + b + \varepsilon y=wx+b+ε 其中：

Python机器学习---1.数据类型和算法：线性回归数据类型：如需分析数据，了解我们要处理的数据类型非常重要。我们可以将数据类型分为三种主要类别：数值（Numerical）：数据是数字，可以分为两种数值类别:

【机器学习07】激活函数精讲、Softmax多分类与优化器进阶视频链接吴恩达机器学习p57-69激活函数是神经网络的核心组成部分，它为模型引入了非线性表达能力，这是神经网络能够学习复杂模式的基础。